Evaluación de apnea del sueño habilitada por inteligencia artificial transparente, interpretable e interactiva en escenarios de monitoreo flexibles

La detección temprana de apnea del sueño generalizada y no diagnosticada es crucial para prevenir complicaciones severas de salud. Sin embargo, el diagnóstico a gran escala enfrenta barreras de monitoreo inaccesibles y de confianza en el análisis automatizado, particularmente debido a la ausencia de marcos de inteligencia artificial transparentes capaces de monitorizar la adaptación. Aquí, desarrollamos Apnea Interact Xplainer, un sistema transparente que permite el diagnóstico de apnea del sueño a través de un análisis de canal flexible en entornos clínicos y domésticos. Al analizar 15,807 grabaciones de polisomnografía de siete cohortes multiétnicas independientes, nuestro sistema logra precisiones de 0.738-0.810 para la clasificación de severidad en cuatro niveles, con una precisión del 99.8% dentro de un grado de severidad y un R cuadrado de 0.92-0.96 para la predicción del índice apnea-hipopnea en cohortes de prueba externas. El sistema proporciona una visualización interpretable por expertos y lógica a múltiples niveles de patrones respiratorios, permitiendo una toma de decisiones colaborativa transparente. Notablemente, logra una sensibilidad de 0.970 para la detección temprana de apnea del sueño utilizando solo señales de oximetría, al tiempo que proporciona evaluación de riesgo nocturna e informes de monitoreo inteligente. Este estudio establece un cambio de paradigma en el avance del diagnóstico temprano y rentable de la apnea del sueño a través de inteligencia artificial transparente.